Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Предметная область исследований и разработокметоды и средства оценки функционирования ССС и сферы применения методологии
1.1. Некоторые базовые понятия и определения 21
1.1.1 Функциональная диагностика 28
1.1.2 Функциональные расстройства (нарушения) 32
1.1.3 Функциональное состояние человека 33
1.2 Статика и динамика в функциональной диагностике 39
1.2.1 Динамика количественных параметров — отражение фундаментальных свойств живых организмов
1.2.2 Краткий экскурс в историю исследований динамики функциональных параметров
1.2.3 О соответствии терминов и понятий 46
1.3 Телемедицина - перспективная сфера применения методологии 49
Глава 2. Анализ вариаций ритма сердца - хронокардиограмм - традиционная область исследования динамичности количественных параметров в функциональной диагностике
2.1 Новый подход при анализе вариаций ритма сердца 73
2.2 Оценка информативности параметров вариаций сердечного ритма методом дискриминантного анализа в комплексном обследовании больных с артериальной гипертонией
2.3 Динамика параметров ДХКГ при проведении нагрузочных проб 93
2.4 Сравнение информативности признаковых пространств хронокардиографии методом кластерного анализа
Глава 3. Анализ вариаций ударного объёма — волюмокардиограмм
3.1 Изоморфизм динамики количественных параметров ВКГ и ХКГ 135
3.2 Оценка информативности признаковых пространств волюмокардиографии методом кластерного анализа
Глава 4. Анализ вариаций общего периферического сопротивления сосудов - реовазограмм
4.1 Изоморфизм динамики количественных параметров РВГ и ХКГ 159
4.2 Оценка информативности признаковых пространств реовазографии методом кластерного анализа
Глава 5. Анализ вариаций комплекса параметров гемодинамики - поликардиовазограмм
5.1 Сравнение динамики параметров ритма сердца с динамикой других важнейших параметров кровообращения
5.1.1 Динамика мод исходных (измеренных) величин 181
5.1.2 Динамика восстановленной плотности вероятности стати- 188
стического распределения относительных изменений измеренных величин
5.2 Оценка информативности признаковых пространств поликардиовазографии методом кластерного анализа
5.2.1 Разделение на группы по данным всех трёх фаз теста 196
5.2.2 Оценка информативности фаз ортоклиностатического теста 223
Глава 6. Оценка возможности построения систем автоматизированной диагностики на основе пространств исследуемых параметров
6.1 Оценки на основе анализа пространств исходных статистических 251 параметров
6.2 Оценки на основе анализа пространств статистических парамет- 260 ров относительных изменений исходных величин
Глава 7. Обсуждение результатов 287
7.1 О статике, динамике и валидности диагностических суждений 287
7.2 Понятие «индивидуальное здоровье» в свете проделанной работы
7.3 Принципы индивидуальной оптимизации уровня нагрузок при диагностике и реабилитации
7.4 Квантование состояний как базовый принцип работы регуляторных систем организма человека
7.5 Количественные параметры и представление данных 329
7.6 Развитие методик и технических средств функциональной диагностики
7.6.1 Развитие методики поликардиовазографии и технических средств её реализации
7.6.2 Аппаратно-программные средства для применения методик в режиме реального времени
7.6.3 Возможные направления реализации методологии в функциональной диагностике
Заключение 355
Выводы 359
Практические рекомендации 362
Список литературы
- Функциональное состояние человека
- Оценка информативности параметров вариаций сердечного ритма методом дискриминантного анализа в комплексном обследовании больных с артериальной гипертонией
- Оценка информативности признаковых пространств волюмокардиографии методом кластерного анализа
- Оценка информативности признаковых пространств реовазографии методом кластерного анализа
Введение к работе
Актуальность проблемы
Методы и средства функциональной диагностики (ФД), которые охвачены настоящей работой, относятся к исследованию сердечно-сосудистой системы (ССС), что обусловлено, с одной стороны, местом сердечно-сосудистых заболеваний в структуре причин временной нетрудоспособности, инвалидизации и смертности [по данным Росстата в 2011 г. 55,9 % смертей в России были обусловлены патологиями ССС (Демографический ежегодник России – 2012)], а с другой – относительной простотой регистрации и интерпретации количественных параметров, отображающих работу сердца и гемодинамику в целом.
Медицинская деятельность вообще и диагностика в частности относятся к сложным видам деятельности, имеющим разносторонние социально-значимые последствия. Поскольку от правильности постановки диагноза зависит выбор тактики лечения, диагностика имеет целый спектр последствий: собственно медицинские, психологические, социальные, экономические, юридические.
Разрыв в понятийной сфере, терминологии, методах и средствах исследований между медиками, создателями медицинской техники и специалистами информационных технологий за последние десятилетия не только не уменьшился, но и стал во многом ещё более выражен. В результате – оснащённость современной медицины новейшими средствами автоматизированной диагностики растёт, а проблема обоснованности доверия врача результатам инструментальной диагностики остаётся нерешённой и трансформируется в проблему недоверия пациентов современной медицине. Хорошим подтверждением этого является рост количества телепередач и изданий псевдо-медицинской направленности с одновременным ростом их популярности у населения.
Методические исследования, повышающие не только безошибочность диагностической информации, регистрируемой с пациента, но и обоснованность рассуждений лечащего врача, принимающего решение о выборе тактики лечения, применяемых методах лечения и подборе лекарственных препаратов, являются тем более актуальными, чем шире становится арсенал средств диагностики и лечения.
Цель исследования
Исходя из вышесказанного, целью настоящей работы является разработка методологии анализа динамики количественных параметров функциональной диагностики сердечно-сосудистой системы, в том числе при проведении дистанционных диагностических сеансов в системах телемедицины.
Задачи исследования
-
Исследовать существующие теоретические и практические подходы к анализу количественных параметров и параметрических пространств в методиках ФД ССС.
-
Проанализировать предметную область – методы и средства оценки функционирования ССС по данным литературы и результатам собственных исследований.
-
Разработать, исследовать и внедрить новые методики ФД ССС на основе анализа временных рядов относительных изменений количественных параметров, а также технические средства их реализации.
-
Обобщить новые методические подходы к анализу количественных параметров ФД и осуществить формализацию новой методологии анализа количественных параметров ФД.
-
Оценить информативность методик и параметрических пространств на основе новой методологии с использованием результатов обследования пациентов с сердечно-сосудистыми патологиями и практически здоровых лиц.
-
Проанализировать область применения разрабатываемой методологии.
-
Разработать технические средства мобильной телемедицины для проведения сеансов дистанционной диагностики в соответствии с новой методологией.
-
Сформулировать предложения по использованию новой методологии в исследованных областях ФД и её распространению на другие области анализа квазипериодических процессов в организме человека.
Научная новизна
Доказана перспективность нового направления анализа ритма сердца, в основе которого лежит изучение динамики относительных изменений длительностей кардиоциклов, измеренных по электрокардиограмме с точностью не хуже ±0,5 мс. Поскольку анализируемая величина, лежащая в основе методики, носит дифференциальный характер, с целью выделения направления из других методов исследования ритма сердца, методика была названа «дифференциальной хронокардиографией» (ДХКГ).
Введенная «внутренняя нормировка» количественных параметров (замена исходных величин на их относительные изменения) и унифицированная методика функциональной нагрузки позволили сравнивать данные измерений различных лиц вне зависимости от их антропометрических и половозрастных различий.
Впервые исследована совместная динамика статистических параметров исходных (измеренных) величин основных механизмов регуляции кровотока – частоты сердечных сокращений (ЧСС), ударного объёма (УО) и общего периферического сопротивления (ОПС) сосудов при проведении функциональных проб-нагрузок, преимущественно активной трёхфазной ортоклиностатической пробы (лёжа-стоя-лёжа). Впервые показано наличие дискретного регулирования названных величин (квантования функциональных состояний) при значительной автономии основных механизмов регуляции кровотока.
Впервые предложены новые методики исследования регуляции кровообращения, в основе которых лежит изучение динамики относительных изменений ударного объёма (УО) и общего периферического сопротивления сосудов (ОПС), измеренных неинвазивными средствами. По аналогии с ДХКГ методики названы «дифференциальной волюмокардиографией» (ДВКГ) и «дифференциальной реовазографией» (ДРВГ).
Впервые показано, что динамика основных механизмов регуляции кровотока – ударного объёма (УО), частоты сердечных сокращений (ЧСС) и общего периферического сопротивления сосудов (ОПС), характеризуясь устойчивой неравновесностью, подчиняется общим законам изменения как при проведении нагрузочных проб, так и при патологии. Это позволило создать комплексную методику количественного исследования сердечно-сосудистой системы как в норме, так и при патологии (методику «дифференциальной поликардиовазографии» – ДПКВГ), включающую ДХКГ, ДВКГ, ДРВГ.
Впервые показана возможность проведения процедур предварительной автоматизированной диагностики на основе объединения статистических параметров вариаций как исходных величин ритма сердца, ударного объёма и общего периферического сопротивления сосудов, так и их относительных изменений, с помощью математических методов многомерной статистики.
Практическая значимость
Комплексная методика - ДПКВГ позволяет снизить неоднозначность диагностических и прогностических оценок состояния организма пациента, базирующихся на регистрации количественных параметров отдельных механизмов регулирования гемодинамики.
Дифференцированная оценка влияния усиливающих и тормозящих воздействий на функции сердца и сосудов позволяет оптимизировать выбор лечебной тактики для конкретного пациента путём подбора препаратов, воздействующих на конкретный механизм (или сочетание механизмов) регулирования кровотока.
Предложенные алгоритмы позволяют перейти от субъективных оценок количественных параметров на основе коротких записей в стационарных состояниях, выбираемых специалистом, к автоматизированному динамическому оцениванию параметров гемодинамики (например, при проведении функциональных проб-нагрузок или при мониторировании состояния тяжёлых пациентов).
Введение процедуры нормировки (использования пространства относительных изменений измеряемых параметров в диагностической практике) позволяет в значительной степени снять противоречие между индивидуальными отличиями и среднепопуляционными нормативами при построении диагностических методик.
Проведение комплексной оценки гемодинамики в едином аппаратно-программном комплексе, реализующем методику дифференциальной поликардиовазографии, позволяет повысить обоснованность принятия решения врачом, осуществляющим дистанционное консультирование в системах мобильной и персональной телемедицины.
Разработанные средства видеоконференцсвязи и телемедицинские комплексы на их основе позволяют проводить телеконсультирование при отсутствии врача рядом с пациентом.
Положения, выносимые на защиту диссертации
-
Разработанная методология анализа динамики количественных параметров ФД ССС, основанная на введении внутренней нормировки и трёхфазных нагрузочных тестов, позволяет повысить качество автоматизированного определения функциональных состояний пациента.
-
Проведена оценка информативности методика ДХКГ, созданной на основе разработанной методологии. Внедрена методика ДХКГ, а также ряд технических средств её реализации.
-
Разработаны новые методики ДВКГ и ДРВГ и проведена оценка их информативности.
-
Разработана новая комплексная методика – ДПКВГ, основанная на трёх вышеназванных методиках и показана её высокая информативность для оценки различных функциональных состояний ССС.
-
Выявлены новые закономерности в регулировании базовых параметров кровообращения и предложены объяснения их наличия с позиций физиологической кибернетики.
-
Сформулированы специальные требования к методикам функциональной диагностики для их применения в телемедицине, разработаны базовые технические средства мобильной телемедицины и предложены теледиагностические комплексы на их основе.
Внедрение в практику
Научно-техническим центром «МЕДАСС» (г. Москва) результаты работы включены в автоматизированные аппаратно-программные комплексы для исследования сердечно-сосудистой деятельности (РПК2-01), работающие в десятках медицинских учреждений Российской Федерации и Республики Беларусь, а также на ряде кафедр медицинских вузов. В штатное оснащение более 600 Центров здоровья, созданных в регионах Российской Федерации, вошёл автоматизированный комплекс «АВС-01-Медасс». Одной из методик комплекса является дифференциальная хронокардиография (программа HRW-04, Свидетельство о государственной регистрации программ № 2010614730). Начато внедрение «Мобильных телемедицинских комплексов» в практическое здравоохранение (два изделия используются «Территориальным консультативно-диагностическим центром» в г. Комсомольске-на-Амуре).
Апробации работы
Отдельные разделы диссертации изложены и обсуждены на десятках российских и международных симпозиумов и конференций, в том числе на: Международном научно-практическом симпозиуме «Вариабельность ритма сердца: от смешных идей до наипрактичнейшего внедрения», Харьков, Украина, 2003 г.; шести из тринадцати научно-практических конференций «Диагностика и лечение нарушений регуляции сердечно-сосудистой системы», регулярно проводимых в Главном клиническом госпитале МВД Российской Федерации, Москва (2000-2012 гг.); Научно-практической конференции «40 лет МБФ», РГМУ, Москва, 2004 г.; Десятом Всероссийском съезде сердечно-сосудистых хирургов (секция «Интеллектуальное обеспечение медицины»), Москва, 2004 г.; Научно-практической конференции «Мобильные телемедицинские комплексы. Домашняя телемедицина», Ростов-на-Дону, 2005 г. (пленарный доклад); Международной конференции «Информационные и телемедицинские технологии в охране здоровья», посвящённой 50-летию медицинской кибернетики и информатики в России, Москва, 2005 г.; 1-ой Международной конференции «Телемедицина и дистанционное образование», Москва, 2005 г. (пленарный доклад); Международном междисциплинарном симпозиуме «От экспериментальной биологии к превентивной и интегративной медицине», Судак, 2006 г. (пленарный доклад); 14-ом российском симпозиуме с международным участием «Миллиметровые волны в медицине и биологии», Москва, 2007 г.; II-ом Российском Международном конгрессе «Цереброваскулярная патология и инсульт», 2007 г.; Международной выставке достижений в области электронного здравоохранения, телемедицины и информационно-коммуникационных технологий в области здравоохранения с научным симпозиумом «Med-e-Tel», Люксембург, 2008 г.; III-ем Всероссийском Национальном конгрессе лучевых диагностов и терапевтов «Радиология-2009»; Всемирной выставке Международного союза электросвязи «ITU TELECOM WORLD 2009», Женева, 2009 г.; Международной выставке достижений в области электронного здравоохранения, телемедицины и информационно-коммуникационных технологий в области здравоохранения с научным симпозиумом «Med-e-Tel», Люксембург, 2010 г.; 13-й Международной конференции «Цифровая обработка сигналов и её применение» («DSPA' 2011»), Москва, 2011 г. (пленарный доклад); Научно-практической конференции «Новые технологии для модернизации медицины», Москва, 2011 г. (пленарный доклад); 14-й Международной конференции «Цифровая обработка сигналов и её применение» («DSPA' 2012»), Москва, 2012 г. (пленарный доклад); 10-й Международной научно-технической конференции «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии». Суздаль, 2012 г. (пленарный доклад, дискуссии в секционных заседаниях), Международной конференции «Информационные технологии в кардиологии» 11-го апреля 2013 года, Харьков, Украина.
Материалы диссертации используются в работе Международной школы по телемедицине, проводимой Российской ассоциацией телемедицины (в мае 2013 г. проведена 21-я школа), а также в работе кафедры телемедицины ФГБОУ ВПО МГМСУ им. А.И. Евдокимова.
Публикации
По теме диссертации опубликовано 40 работ, в том числе 12, соответствующих критериям «Положения о присуждении ученых степеней».
Объем и структура диссертации
Функциональное состояние человека
Поскольку настоящая работа посвящена разработке нового методологического подхода в области функциональной диагностики (ФД), вначале необходимо определиться с понятийным полем, в котором проводились наши исследования.
По данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) медицина опережает все остальные виды предметной деятельности по количеству специальных терминов, поэтому вполне возможна ситуация, когда одни и те же термины могут трактоваться по-разному в разных медицинских сообществах и даже разными специалистами внутри одного сообщества, и наоборот: одному и тому же понятию могут соответствовать различные термины. С целью исключения или хотя бы минимизации разночтений при дальнейшем изложении необходимо ввести некоторые определения терминов, применяемых в настоящей работе и расшифровку стоящих за ними понятий, начиная с самого словосочетания «функциональная диагностика».
Казалось бы, в ведущих высших медицинских учебных заведениях страны [204] существуют кафедры функциональной диагностики, проводятся сертификационные циклы первичной подготовки и тематического усовершенствования, однако на сайте Высшей аттестационной комиссии (ВАК) [211] в Приложении к Приказу Минобрнауки РФ от 11.08.2009 N 294 «Номенклатура специальностей научных работников» такой специальности обнаружить не удаётся. Соответственно, нет её и в программах кандидатского минимума для различных специальностей.
Итак, налицо явный парадокс: есть кафедры, готовящие специалистов, есть целая армия этих специалистов, ежедневно проводящая сотни тысяч обследований пациентов, есть множество методик и сотни типов приборов функциональной диагностики (о чём несколько ниже), но такой специальности как бы нет... Точнее, она признана как профессия, но не признана как сфера научных исследований, имеющая свой предмет и метод деятельности.
Вероятно, отчасти, это связано с историей развития этого направления в медицине, выросшего из экспериментальной физиологии человека и животных, а потому пронизывающего своими методами все частные направления медицины. Поэтому довольно сложно отграничить ФД и вычленить особый предмет её деятельности из остальной медицины.
Появлению функциональной диагностики как направлению исследований, а позднее - специализации в медицинской науке и практике, предшествовали физиологические исследования, устанавливающие закономерности функционирования изолированных органов экспериментальных животных (сердца, соматических мышц и др.).
Введение в середине девятнадцатого века в практику физиологических исследований кимографа (Людвиг, 1847) положило начало изучению зависимостей типа «время-параметр», т.е. собственно исследованию функций организма в современном понимании. Бурное развитие физики и техники во второй половине 19-ого века привели к замене механических регистраторов функций организма на электрические. Так уже в 1856 году два немецких ученых — Р. Келли-кер и И. Мюллер - обнаружили, что сердце во время своей работы генерирует разность потенциалов, которая может быть зарегистрирована. По мере накопления информации о деятельности изолированных органов и осознания наличия закономерностей в их функционировании становилось очевидным, что эти данные могут использоваться для целей практической медицины. Однако понадобилось ещё полвека для того, чтобы создать и внедрить первую неинвазивную методику функциональной диагностики - электрокардиографию (ЭКГ). Профессор кафедры физиологии Лейденского университета (Голландия) - Виллєм Эйнтховен (Willem Einthoven) в 1903 году сконструировал первый электрокардиограф, позволявший неинвазивно регистрировать ЭКГ необходимого качества. А в 1906 г. им была опубликована статья о практическом применении электрокардиографии в медицинской практике (передаче ЭКГ по телефонной линии), одновременно являющаяся первой работой в области телемедицины [188]. В 1924 г. Виллєм Эйнтховен был удостоен Нобелевской премии «За открытие техники электрокардиограммы». И хотя от первых кардиографов (см. рис. 1-1) до их современного вида медицинская техника проделала огромный путь, описание и интерпретация ЭКГ, предложенные Эйнтховеном, применяются по сей день (рис. 1-2).
Согласно гипотезе автора методики, этот сигнал - не что иное, как проекция на кожной поверхности электрического вектора сердца как диполя, генерируемого сердечной мышцей в процессах деполяризации/реполяризации мембран кардиомиоцитов. Однако с развитием биофизики и биохимии появился инстру 24
ментарий, позволяющий провести количественную оценку энергетики этих процессов, что привело к сомнению в правоте классика [133,134].
Но вне зависимости от механизма генерации ЭКГ, существует явление возникновения разности потенциалов между различными участками кожи, динамика которого строго соответствует фазам сердечного цикла [154].
Традиционно в сигнале ЭКГ, представляющем собой циклические2 колебания амплитуды от времени, выделяют ряд качественных признаков - «зубцы» и «интервалы» и измеряют их количественные параметры - амплитуды и длительности.
Таким образом, количественные параметры, в данном случае, являются результатом прямых измерений, т.е. их можно назвать «первичными количественными параметрами».
Для других сигналов, обусловленных электрогенезом живых тканей, -электромиограммы (ЭМГ), электроэнцефалограммы (ЭЭГ), электродермо-граммы (ЭДГ), электроофтальмограммы (ЭОГ)3, не характерна цикличность (квазипериодичность) и относительное постоянство формы. Поэтому выделить первичные количественные параметры для них уже не представляется возможным, и их параметры являются результатом вычислений.
Так, например, ЭЭГ является (согласно доминирующей точке зрения) отображением интегральной активности нейронов участка головного мозга (для униполярных отведений). Для выделения количественных параметров ЭЭГ применяют спектральный анализ, а в качестве параметров выступают ведущие частоты в определённых диапазонах (альфа, бета, гамма, дельта, тета), длительности наличия сигналов этих диапазонов, их амплитуды и удельные мощности за некоторый период времени. Кроме того, может быть количественно оценена симметрия этих сигналов для правого и левого полушарий мозга или выраженность в различных долях одного полушария (в лобной, височной и затылочной).
Оценка информативности параметров вариаций сердечного ритма методом дискриминантного анализа в комплексном обследовании больных с артериальной гипертонией
Учитывая основное направление приложений в названной области (авиационная и космическая медицина, медицина труда, спортивная медицина), можно отметить значительное количество алгоритмических наработок с привлечением не только статистических методов, но и спектрального анализа, методов нелинейной динамики и различных модельных подходов [12, 13, 51, 106, 142,144,145,165,166,170,171,179,191,192,196,138,242,249,259-261].
Исследование ритма сердца за три с лишним десятилетия переживало периоды спадов и подъёмов внимания исследователей, что можно объяснить как процессами развития информационных технологий (с подъёмом интереса при появлении новых возможностей), так и реальными сложностями при кажущейся простоте исследуемого феномена.
Изучая научные публикации по этой тематике, можно отметить наличие широчайшего спектра частных областей медицинских исследований, в которых применяется анализ сердечного ритма, что отмечено нами в прежних работах [напр., 142].
В последние годы как исследователи в сфере медико-биологических наук, так и практические врачи во всё возрастающей степени осознают тот факт, что количественные параметры сердечно-сосудистой системы не являются константами, а подвержены различньм видам как автономной, так и взаимозависимой динамики [64].
В предыдущих разделах было уделено большое внимание вопросу правильного применения терминов и понятий при разработке методик, построении систем и устройств, связанных с оценкой функционирования организма человека.
К чему приводит неудачно введённый термин в исторической перспективе можно рассмотреть на примере широко применяемого как в научной литературе, так и в быту термина «гомеостаз». Поисковая система «Яндекс» на запрос «гомеостаз» пишет: Нашлось 967 тыс. ответов. Обратившись в Интернете к свободной энциклопедии - Википедии - читаем [210]: Гомеостаз (др.-греч. бцоюатаогд от оцоюс; - одинаковый, подобный и отаои; - стояние, неподвижность) - саморегуляция, способность открытой системы сохранять постоянство своего внутреннего состояния посредством скоординированных реакций, направленных на поддержание динамического равновесия9. Стремление системы воспроизводить себя, восстанавливать утраченное равновесие, преодолевать сопротивление внешней среды. И тут же, далее, видим: Американский физиолог Уолтер Кеннон (Walter В. Cannon) в 1932-ом году в своей книге «The Wisdom of the Body» («Мудрость тела») [176] предложил этот термин10 как название для «координированных физиологических процессов, которые поддерживают большинство устойчивых состояний организма1 ».
Иначе говоря, автор статьи в Википедии не видит разницы между устойчивостью и равновесием, в то время как автор понятия и термина писал именно об устойчивости, а не о равновесии. Но неудачно применённый греческий корень «стазис» оказался сильнее авторской трактовки и привёл последователей к твёрдому убеждению о наличии «постоянства» и «равновесия» в организме.
В «Теоретической биологии» Эрвина Бауэра [16], написанной несколько позже, довольно пространно объясняется, почему в живом не может быть равновесия и всячески обосновывается тезис об отличии живого от неживого именно устойчивой неравновесностью. Однако, за прошедшие семь с лишним десятилетий, неудачный термин настолько укрепил неверное понятие, что противостоять ему стало совсем не просто. И даже те исследователи, которые занимаются изучением «вариабельности ритма сердца» (т.е. количественной оценкой неравновесности!) постоянно применяют термин «гомеоСТАЗ».
Появившийся гораздо позже термин «гомеокинез» (Arthur S. Iberall в конце 1970-х годов, а позже вместе с Warren McCulloch и Harry Soodak) [напр.: 271], более соответствующий реалиям существования и функционирования живых организмов, к сожалению, не смог вытеснить термина «гомеостаз».
Даже в знаменитой работе 1962-го года Людвига фон Берталанфи «Общая теория систем» мы видим попытку сохранить неудачный термин (термин «го-меокинез» был введён позже):
«Таким образом, «обратная связь» и «открытая система» — это две модели биологических и, возможно, бихевиоральных явлений вообще. Следует уяснить, что термин «гомеостазис» может употребляться двояко. Он используется либо в его первоначальном смысле, предложенном Кэнноном и иллюстрируемом примерами поддержания температуры тела и других физиологических переменных с помощью механизмов обратной связи, либо в другом смысле, который нередко имеют в виду, а именно как синоним для органической регуляции и адаптации вообще. Конечно, это вопрос семантики. Тем не менее, использование терминов в том смысле, который первоначально вкладывался в них их авторами, -мудрое правило в естественных науках. Поэтому я предлагаю употреблять слово «гомеостазис» в его более узком, но четко определенном смысле, и это имеет важные последствия, поскольку при этом обнаруживаются определенные ограничения, о которых часто забывают.
Как уже подчеркивалось, регуляции типа гомеостазиса или обратной связи12 широко представлены в зрелом высокоразвитом организме» [172].
Как можно судить по приведённому отрывку, Берталанфи имеет в виду отнюдь не «равновесное» состояние организма, а именно устойчивую неравно-весностъ, способность динамически регулировать внутренние параметры в соответствии с динамикой внешних влияний и внутренних (энергозависимых!) процессов.
Вообще же, поскольку в живом, как правило, не бывает обратных связей без линий задержки, достижение «равновесного состояния» для каких-либо параметров живого организма практически невероятно. А с учётом открытости живых систем, подверженных различным внешним влияниям по случайному закону, можно утверждать, что даже теоретически достижение «гомеоСТАЗА» невозможно. Любой параметр подвержен всем типам динамики: девиациям, колебаниям и флуктуациям.
Оценка информативности признаковых пространств волюмокардиографии методом кластерного анализа
Теперь вернёмся к графическому (гистограммному) представлению выборок, получаемых при обследовании пациента.
Очевидно, что на выборках около ста значений для каждого квадранта (при скользящем окне расчёта в 200, а тем более в 150 кардиоциклов) корректно отобразить полимодальность при гистограммном представлении информации -задача не вполне реальная, поэтому нами было принято решение о поиске алгоритма, позволяющего аппроксимировать дискретное распределение непрерывным. В качестве такового мы приняли алгоритм восстановления плотности вероятности на основе приближённого решения уравнения Фредгольма I рода, описанный в коллективной монографии под редакцией В.Н. Вапника [27].
Мы не приводим описание алгоритма в настоящей работе, т.к. он разработан не нами и с ним можно ознакомиться в названном источнике, а его объём со всеми внутренними перекрёстными ссылками монографии занимает десятки страниц.
Поскольку задача восстановления функции плотности вероятности вообще относится к классу некорректных задач, в случае с выборками принятого нами размера успех применения данного алгоритма был отнюдь не очевиден.
Однако экспериментальная проверка показала, в конечном итоге, перспективность его использования, особенно при отображении динамики функционального состояния в ходе проведения исследований с нагрузочными пробами (см. ниже - раздел 2.4).
Оценка информативности параметров вариаций сердечного ритма методом дискриминантного анализа в комплексном обследовании больных с артериальной гипертонией
Одной из первых серьёзных проверок предложенного подхода стало исследование, проведённое нами в 2001 г. совместно с Лабораторией функциональных методов исследования и рациональной фармакотерапии сердечнососудистых заболеваний НИЦ ММА им. И.М. Сеченова, базирующейся в ГКБ № 59 (руководитель - профессор, д.м.н. Глезер Мария Генриховна) и НТЦ «Ме-дасс» [38].
Для исследования были использованы данные 45 пациентов (20-и женщин и 25-и мужчин, средний возраст 55,1 ± 3,2 лет), разделенных на 3 группы на основании степени выраженности повышения АД в соответствии с классификацией ВОЗ (1999). Исходя из офисного измерения АД, 12 человек были отнесены в 1 -ю группу, 23 - во 2-ю группу и 10 человек - в 3-ю группу.
Больным проводили суточное мониторирование АД (система АВРМ-04, MEDITECH, Венгрия) и однократное кратковременное исследование вариаций сердечного ритма (микрокардиоанализатор «Электроника МКА-02», Минск). Первичная обработка полученных данных проводилась с использованием пакетов системы АВРМ-04, анализа ритма сердца «HRV-W3» (МЕДАСС, Москва). Дальнейшая обработка методами многомерной статистики проводилась средствами пакета «DataScope» фирмы «StatPoint Ltd.», г. Москва, версии для «MS-DOS» от 1994 г.
Для анализа использовались двадцать параметров суточного мониториро-вания артериального давления (СМАД), параметры вариаций сердечного ритма, рекомендованные Евро-американским стандартом (ВСР) [196], параметры вариационной пульсометрии по Р.М. Баевскому (ВП) [13] и параметры дифференциальной хронокардиографии (ДХКГ) [142,144].
Поскольку количество использованных параметров (52) превосходило число пациентов в трех группах (45 человек), для применения линейного дис-криминантного анализа (ЛДА) мы были вынуждены разбить полученные данные на три группы параметров, объединив параметры ВСР по Евро-американскому стандарту с параметрами ВП по Р.М. Баевскому и выделив в отдельные группы параметры ДХКГ и СМАД.
Для сравнения информативности различных групп параметров из показателей линейного дискриминантного анализа мы использовали показатель расстояния между группами («расстояние Махаланобиса» в условных единицах в каждом из отдельных многомерных пространств) и количество ошибочных отнесений больных к другим группам.
Первоначально был проведен анализ для каждой из групп параметров в отдельности, затем для парных комбинаций групп параметров (всего шесть серий расчетов).
В результате проведенных исследований были получены данные, представленные в таблицах 2-4,2-5.
В первой таблице представлены данные по ошибочной классификации ЛДА в каждом из признаковых пространств (в качестве дискриминирующей переменной всегда использовался номер группы, определённый по рекомендациям ВОЗ). Во второй - расстояния Махаланобиса между группами в каждом из многомерных пространств (в условных единицах). Таблица 2-4 Качество классификации при разделении в многомерном пространстве по различным комбинациям параметров линейным дискриминантным анализом (безошибочное отнесение в главной диагонали, выше — гипер-, ниже - гиподиаг ностика) Как видно из приведённой таблицы, полностью безошибочная классификация (соответствие разделения на группы алгоритмами ЛДА разделению по рекомендациям ВОЗ) наблюдается только при использовании параметров ВСР+ВП+СМАД. Во всех остальных случаях наблюдается различное количество ошибочных отнесений. Наихудший вариант классификации наблюдается в случае использования комбинации всех параметров ритма сердца без параметров СМАД (ВСР+ВП+ДХКГ). Вероятно, это связано с наличием существенной избыточности: в каждом из трёх объединяемых подпространств есть параметры, связанные со средней ЧСС (или обратной величиной); в двух из них (ВСР и ВП) - со стандартным отклонением и вариационным размахом. Наличие неортогональных осей в полученном многомерном пространстве признаков может ухудшать разрешающую способность метода.
Оценка информативности признаковых пространств реовазографии методом кластерного анализа
Согласно представлениям современной физиологии [см., напр. 35, 102, 148, 151], регуляция системной гемодинамики на коротких временных промежутках осуществляется путём влияния регуляторных систем (симпатического и парасимпатического отделов вегетативной нервной системы) на два центральных параметра: ударный объём (УО) и частоту сердечных сокращений (ЧСС), а также влияния симпатического отдела вегетативной нервной системы на тонус периферических сосудов или общее периферическое сопротивление (ОПС).
При этом степень изменения отдельных составляющих, их вклад в поддержание «гомеостаза» могут варьировать в широких пределах в зависимости от исходного состояния пациента и характера нагрузки. Так, например, при устойчивой артериальной гипертензии возможности регулирования общего периферического сопротивления могут быть снижены, а при ортоклиностатической пробе динамика параметров вызывается, прежде всего, перераспределением объёма крови между бассейнами кровообращения.
В литературе достаточно хорошо описаны количественные (амплитудные) изменения параметров при проведении различных функциональных проб-нагрузок и в частности при ортостатической пробе [напр. 151]. Временному же фактору уделено гораздо меньшее внимание. В то же время, очевидно, что адаптационные возможности организма отражаются и во временной согласованности функционирования различных регуляторных механизмов, участвующих в поддержании «гомеостаза».
Поскольку исследование ЧСС, в силу принятой размерности (удары в минуту), уступает по точности хронокардиографии (ХКГ), где каждый кардиоцикл измеряется с точностью до миллисекунды, мы использовали для оценки регуляции ритма сердца именно динамику ХКГ.
Исследование проводилось ретроспективно на материалах, полученных в ходе профилактического обследования на предприятии фирмы «Газпром» в пос. Пришня Тульской области в ноябре 2000 г. В группу вошли формально здоровые16 сотрудники обоего пола в возрасте от 21 до 61 года (средний возраст 41,1±8,6 г., р 0,05). Всего в анализируемую выборку было включено 206 человек (189 мужчин, 17 женщин). Географическая запись центральной гемодинамики и запись хронокардиограмм в ходе теста осуществлялись непрерывно.
Активная ортоклиностатическая проба проводилась по традиционной схеме: лёжа-стоя-лёжа. В каждой позе исследуемый находился до регистрации не менее 200 кардиоциклов. Переход из горизонтального положения в вертикальное осуществлялся исследуемым с помощью исследователя, из вертикального в горизонтальное положение - самостоятельно. Реограммы и кардиограммы записывались на серийном автоматизированном реографе «РПКА-2-01». Первичная обработка данных проводилась программными средствами того же аппаратно-программного комплекса. Все хро-нокардиограммы записаны с временным разрешением в 1 миллисекунду. Длительность кардиоциклов во всех записях определялась по интервалам между вершинами R-зубцов электрокардиограмм, записанных в отведениях, расположенных вдоль оси сердца.
Обработка данных велась общепринятыми статистическими методами с применением принципа скользящего окна. Размер окна расчёта - 200 кардиоциклов, сдвиг - 20 кардиоциклов.
Построение графиков осуществлялось средствами «MS-Excel». Обработка данных обследованных лиц различных возрастов обоего пола показала наличие большого качественного сходства в поведении исследуемых параметров. Несмотря на то, что динамика одного из них (длительности кар-диоинтервалов) представляет собой время-временную зависимость, а два остальных - амплитудно-временную, их моды в ходе проведении ортопробы из 16 Т.е. они находились на работе, не предъявляли никаких жалоб и не имели установленного диагноза. меняются дискретно и хорошо отражают работу отдельных регуляторных систем при изменении положения обследуемого лица.
Как и в случае с длительностью кардиоинтервалов, различные статистические параметры УО и ОПС испытывают в ходе проведения ортостатической пробы значительные изменения, причём самым «робастным» или «консервативным» параметром является мода. В отличие от остальных параметров, она изменяется скачкообразно и на всём протяжении теста имеет, как правило, всего несколько значений.
Обращает на себя внимание существенное различие во времени перехода в новое стабильное состояние различных регуляторных механизмов у отдельных лиц.
Рассмотрим характерные варианты соотношения динамики мод исследуемых параметров сердечно-сосудистой системы на пяти примерах, приведённых на рисунках. Естественно, приводимые примеры не исчерпывают всего разнообразия реакций, но у всех обследованных лиц эти реакции носили дискретный характер, поэтому мы не приводим статистической оценки достоверности обнаруженного явления.
